Ozone是一个Hadoop原生分布式对象存储系统，旨在解决HDFS在小文件管理和扩展性方面的局限性。它采用分层架构，包括Ozone Manager、Storage Container Manager和Datanode，分别负责Namespace元数据管理、数据块和节点管理以及数据存储。Ozone支持高扩展性，目标是单集群支持1000亿个对象，同时兼容Hadoop生态系统，如Hive、Spark和Mapreduce，确保计算与数据的局部性。其设计原则包括强一致性、构架简洁性、易恢复性、开源社区驱动和高扩展性。

文档探讨了Apache Ozone在NVMe存储上的性能表现及其优势。Ozone通过利用NVMe存储来优化元数据管理和I/O路径，特别是在写路径和Impala性能方面表现出色。测试结果显示，Ozone在NVMe集群上与HDFS相比仅增加了5%的开销，且客户在使用全NVMe集群时获得了TCO优势。硬件趋势进一步支持Ozone的架构设计，Ozone在处理小对象和数据密集型应用方面表现出良好扩展性。

文档介绍了Apache Ozone的Erasure Coding (EC)功能，详细说明了其设计、写入/读取流程、容灾恢复机制以及配置选项。EC通过将数据编码为多个块并分散存储，以实现故障恢复，支持多种编码方案，如RS-3-2-1024K和XOR-3-2-1024K，并提供多级配置管理（集群、存储桶和键级别）。文档还讨论了项目开发的当前状态，包括已解决的问题和未来实施计划。

文档介绍了Apache Ozone 1.3版本的新功能，包括纠删码策略的内建支持和自定义设置、系统均衡器的实现与优化、文件系统性能优化和RocksDB实例合并等。新版本还引入了新存储格式，支持文件系统和对象存储两种元数据管理方式，并提供了性能测试结果以展示优化效果。

文档介绍了Apache Hadoop HDFS面临的问题，并探讨了Apache Ozone的特性、适用场景及最新进展。Apache Ozone是一个分布式的KV对象存储系统，具有强一致性、与HDFS和S3 API兼容，以及支持存算分离架构等特点。其适用场景包括承载实时和批处理业务，扩展性提升超过数百PB存储容量，并兼容主流API。最新进展包括文件系统优化、Ozone Balancer、纠删码等技术改进，实践分享则展示了其在大数据存储中的应用 giá trị和架构设计，如支持高并发读写、扩展性和性能提升等。

文档阐述了Ozone的架构和性能优势，强调其在大数据规模下的有效性和成本效益。Ozone在性能测试中表现出色，且适应了新数据中心的趋势。文档还介绍了Ozone的多种存储类型和快照功能，以及其在混合环境中的应用案例。Ozone社区庞大，贡献者众多，且持续在性能优化方面投入，未来版本将进一步提升性能和效率。